隨之大型商業(yè)網(wǎng)站平臺不斷興起，凸顯優(yōu)化需求和數(shù)據(jù)額前沿效果，成為實現(xiàn)轉(zhuǎn)化和滿足自然排名推廣的途徑，對具有遠(yuǎn)瞻的企業(yè)來講，商業(yè)性網(wǎng)站并非著力于眼前，而是競技策略，畢竟小型網(wǎng)站短期能獲利，同大企業(yè)營銷戰(zhàn)略來說，略顯微薄，通過網(wǎng)站優(yōu)化常識分析網(wǎng)站建設(shè)知識!

大型商業(yè)網(wǎng)站建設(shè)知識：

1、行業(yè)及頁面的優(yōu)化基礎(chǔ)考慮

畢竟網(wǎng)站所涉含的欄目和產(chǎn)品多樣化，要通過什么樣的SEO手法，從多維度去維系海量長尾詞和關(guān)鍵詞上排名，從而獲取大量真實用戶流量，打造平臺生態(tài)化基礎(chǔ)。

2、網(wǎng)站建設(shè)運(yùn)營初期籌劃

其中對崗位的設(shè)置，人員技術(shù)水平的提升，資源的投入份額，以及合理的經(jīng)營目標(biāo)，都視為大型商業(yè)網(wǎng)站建設(shè)后，網(wǎng)站運(yùn)營優(yōu)化需具備的前提。

3、互聯(lián)網(wǎng)市場分析及鎖定用戶

商業(yè)平臺網(wǎng)站定位是提供什么行業(yè)信息服務(wù)、生活服務(wù)、還是其他?擬訂周期性目標(biāo)。

(1)分析市場環(huán)境：競爭對手情況分析，包含：市場份額、內(nèi)容特征、網(wǎng)站競爭力強(qiáng)弱、品牌優(yōu)勢等。

(2)市場營銷機(jī)會：從網(wǎng)站的經(jīng)營理念到自身實力做對分析，平臺的優(yōu)勢和自身現(xiàn)有條件下，可實現(xiàn)的定位和優(yōu)勢，若只是人力上的優(yōu)勢，就不算得是優(yōu)勢。

(3)服務(wù)定位分析：什么是免費(fèi)服務(wù)、什么是收費(fèi)服務(wù)、什么是增值服務(wù)，具體服務(wù)類別以及詳細(xì)服務(wù)內(nèi)容，通過服務(wù)對網(wǎng)站進(jìn)行整改，滿足消費(fèi)心理。

(4)關(guān)鍵詞挖掘：模擬用戶搜索習(xí)慣和搜索量，分批整理和排除不必要的關(guān)鍵詞，做好梯度上詞。

(5)頁面布局：對大型商業(yè)平臺網(wǎng)站而言，長尾詞分布、規(guī)劃及拓展面，為網(wǎng)站運(yùn)營優(yōu)化做好詞排名基礎(chǔ)建設(shè)。

(6)用戶消費(fèi)分析：分析用戶消費(fèi)能力，按照不同梯度進(jìn)行不同的策略定制，對企業(yè)和個人消費(fèi)都存在不同程度的策略定制。

4、大型商業(yè)網(wǎng)站優(yōu)化運(yùn)營計劃

(1)制作詳細(xì)的運(yùn)營推廣進(jìn)度表，通過對具體的人員、任務(wù)安排、完成度、時間周期，做一個較為完善的衡量標(biāo)準(zhǔn)，并且針對于周期性計劃，落實到每天來進(jìn)行完成。

5、商業(yè)型網(wǎng)站運(yùn)營內(nèi)容

(1)站內(nèi)優(yōu)化

(2)站外推廣

(3)內(nèi)容營銷

(4)框架完善

對于企業(yè)網(wǎng)站來說，尤其是電商網(wǎng)站或者分類網(wǎng)站，常會使用多維度導(dǎo)航的結(jié)構(gòu)，這種結(jié)構(gòu)能幫助用戶更好地篩選出所需要的結(jié)果。然而對SEO來說，卻是個噩夢，我之前服務(wù)過的客戶，經(jīng)常有由于多維導(dǎo)航而導(dǎo)致的數(shù)以百萬計的篩選頁面鏈接產(chǎn)生，而且還是可抓取可收錄的，

之前有不少帖子深入研究過這個問題，這篇文章介紹了多維導(dǎo)航對SEO的具體影響（https://moz/blog/building-faceted-navigation-that-doesnt-suck），我也寫過一篇文章http://86i87/2013/06/21/crawler-resource-distribution/

本文想解決的是把梳理這一類現(xiàn)象，并且給出對應(yīng)的解決方案。我們面對的核心問題其實是：“有哪些方法可以影響Google對頁面的抓取和收錄，以及這些方法的優(yōu)缺點(diǎn)是什么？”

簡要回顧多維度導(dǎo)航

一句話概括，多維度導(dǎo)航是指網(wǎng)頁上存在根據(jù)一系列屬性（屬性之間無明顯相關(guān)性）篩選結(jié)果的導(dǎo)航形式。以下圖為例，通過處理器類型、屏幕分辨率、外殼顏色等不同屬性來挑選筆記本電腦，這樣的展現(xiàn)方式就是多維度導(dǎo)航

由于每種可能的排列組合屬性的方式都會生成一種URL，多維度導(dǎo)航給SEO帶來了幾個問題

1.產(chǎn)生了大量的重復(fù)內(nèi)容

2.消耗了有限的爬蟲資源，而且返回給搜索引擎錯誤的信號

3.稀釋了鏈接權(quán)重，同時鏈接權(quán)重傳遞給了本不該獲得權(quán)重的頁面。

來點(diǎn)具體的案例

看看一些多維度導(dǎo)航在網(wǎng)站上具體實施的例子以及對SEO的影響，你就知道為何要重視這個問題了。

Macy’s

在Google上搜索“site:https://macys/ black dresses”, Macys網(wǎng)站上符合這個條件的商品有1991個，然而Google卻收錄了12000多個頁面。原因在于多維度導(dǎo)航設(shè)置的缺陷，可以從SEO的角度修復(fù)

Home Depot

再來看看Home Depot這個網(wǎng)站，搜索外開門會找到8930個頁面，真的有必要讓搜索引擎收錄這么多相似產(chǎn)品的篩選頁面嗎？其實未必，當(dāng)然也可以通過下面介紹的方法修復(fù)這個問題。

對于大型電商網(wǎng)站來說，這樣的情況還真不少，我想說的是，其實這些網(wǎng)站在多維度導(dǎo)航這件事上還可以做得更阿基SEO友好一點(diǎn)。

多維度導(dǎo)航SEO解決方案

解決這個問題，首先要明確哪些內(nèi)容需要被收錄，哪些則是要避免收錄的，以及如何達(dá)成這兩個目的、我們來看看咱們手頭都有哪些武器？

“Noindex, follow”

Noindex標(biāo)簽是大多數(shù)人首先想到的方案，該標(biāo)簽唯一的作用就是告訴爬蟲別收錄這個頁面，因此對避免收錄這個目的來說相當(dāng)有用。

不過，雖然使用Noindex標(biāo)簽可以有效減少重復(fù)頁面收錄，但仍然會消耗爬蟲資源，以及這些重復(fù)頁面會接受鏈接權(quán)重，因此有效頁面能獲得的權(quán)重就會減少。

操作實例: 以上文提到的Macys網(wǎng)站為例，如果想收錄“black dresses”頁面，但是不想收錄“100元以內(nèi)的black dress”頁面，在后面的篩選頁面里面添加noindex標(biāo)簽就可以了。不過爬蟲資源和鏈接資源的消耗是無法規(guī)避的。

Canonicalization

使用Canonical標(biāo)簽也是常見的應(yīng)對方法。Canonical標(biāo)簽的意義在于告訴Google爬蟲這一類頁面相似度很高，只需要抓取網(wǎng)站返回給你的標(biāo)準(zhǔn)版頁面就可以啦。Canonical標(biāo)簽的設(shè)計初衷就是為了解決重復(fù)內(nèi)容的問題，而且鏈接權(quán)重也會被集中到標(biāo)準(zhǔn)版頁面，看起來是個不錯的方案。

可惜的是，Google爬蟲的爬行資源還是會被消耗。

操作實例: /black-dresses?under-100/ 可以設(shè)置canoncial的URL指向 /black-dresses/.既解決了重復(fù)問題，又解決了鏈接權(quán)重分散的問題。

Robots.txt屏蔽

禁止爬蟲抓取這部分篩選頁面當(dāng)然也很有效。好處是：速度快，操作方便，并可以自定義拼比頁面。不過還是會有不好的影響：首先屏蔽之后，鏈接權(quán)重就好像被黑洞吸進(jìn)去一樣，徹底沒有了；另外，有的時候Google也不會遵守Robots協(xié)議。比如下圖，就是被Robots屏蔽的頁面依然會展現(xiàn)在搜索結(jié)果里。

操作實例: 在Robots.txt中disallow *?under-100* .可以杜絕Google訪問任何包含under-100參數(shù)的頁面，然而如果有其他鏈接指向這類URL，Google仍然會收錄。

“Nofollow” 不想收錄的鏈接

可以通過Nofollow多維度導(dǎo)航鏈接來解決抓取資源消耗的問題，可惜的是，nofollow標(biāo)簽也無法徹底解決問題，這些重復(fù)頁面依然會被收錄，同時鏈接權(quán)重也依然會丟失。

操作實例: 給指向不想被收錄的頁面的內(nèi)部鏈接都加上nofollow標(biāo)簽，意思就是告訴Google別去抓這些頁面啦，抓點(diǎn)別的內(nèi)容更好。

一起解決以上所有問題

首先，如果導(dǎo)航結(jié)構(gòu)還沒上線的話，我強(qiáng)烈建議通過不改變URL的方式實現(xiàn)多維度導(dǎo)航（多數(shù)通過js腳本實現(xiàn)），這樣既不妨礙用戶體驗，又不會生成多個URL?？上б灿袉栴}：有一些核心導(dǎo)航也能有被收錄的價值，還是得給這類頁面做入口。

下面這張表格也許能看得更清楚一些：

解決方案是否解決重復(fù)內(nèi)容問題？是否解決爬蟲資源問題？是否解決鏈接權(quán)重傳遞問題？是否允許外部鏈接傳遞權(quán)重？是否允許內(nèi)部鏈接權(quán)重轉(zhuǎn)移？備注

“Noindex, follow”YesNoNoYesYes

CanonicalizationYesNoYesYesYes只能用于相似頁面

Robots.txtYesYesNoNoNoRobots屏蔽的頁面仍然有可能被收錄

NofollowNoYesNoYesNo

JavaScriptYesYesYesYesYes投入更多技術(shù)資源

所以有完美的解決方案嗎？

首先,并沒有一勞永逸的方案，完美的做法應(yīng)該是以上方案的有機(jī)結(jié)合。下面這個例子也許適用于大多數(shù)網(wǎng)站，但是更重要的是了解自己網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)和問題所在，再給出針對性的方案。

制定方案之前先問自己一個問題，對你的網(wǎng)站來說，爬蟲的抓取資源和鏈接權(quán)重哪個更加重要？不同答案意味著不同的做法。

例如：不在乎鏈接權(quán)重的損失，只想更好地分配爬蟲的抓取資源,我會建議這樣做：

1.目錄頁、子目錄可以保留目前的可抓取狀態(tài)（ /clothing/, /clothing/womens/, /clothing/womens/dresses/類似這樣的地址）

2.對單個目錄頁而言，只允許帶一個篩選條件的URL被訪問

a. 對包含一個及以上篩選條件的頁面，該頁面上的篩選鏈接都加上nofollow屬性（比如/clothing/womens/dresses?color=black/）

b.對包含兩個及以上篩選條件的頁面，同時添加Noindex標(biāo)簽（比如/clothing/womens/dresses?color=black?brand=express?/）

3.評估一下那些篩選條件對SEO有利（例如顏色和品牌名），把這些篩選條件加入白名單，做到可被搜索引擎抓取和收錄

4.正確設(shè)置canonical 和 rel=prev/next 標(biāo)簽（可參考這篇文章http://gsqi/marketing-blog/how-to-set-up-pagination-rel-next-prev/）

上述做法可以逐漸緩解多維度導(dǎo)航給網(wǎng)站帶來的問題，另外這個方案結(jié)合了集中不同的處理方法，包含了nofollow，noindex，canonical標(biāo)簽的組合使用，以獲得更好的效果。

其他注意事項

有兩點(diǎn)需要單獨(dú)拎出來說一下

面包屑很有用

如果在目錄頁/子目錄頁沒有面包屑導(dǎo)航， 就是給自己挖了個深坑。因為對于結(jié)構(gòu)復(fù)雜的網(wǎng)站來說，面包屑是幫助爬蟲理清網(wǎng)站結(jié)構(gòu)最好的工具。

固定好URL中的篩選參數(shù)

某些情況下，有的網(wǎng)站篩選條件選擇的順序不一樣，也會產(chǎn)生不同的URL，這樣會讓重復(fù)頁面成倍增長，所以請務(wù)必寫死篩選條件的排序。

總結(jié)

希望這篇文章能給你更多改善多維度導(dǎo)航，提升搜索表現(xiàn)的想法，其實主要就下面幾點(diǎn)：

1.多維度導(dǎo)航用戶體驗很好，但是往往不利于SEO

2.多維度導(dǎo)航對SEO影響最大的點(diǎn)在于：重復(fù)內(nèi)容、抓取資源浪費(fèi)、鏈接權(quán)重不能有效傳遞

3.最核心的問題是：如何控制Google的爬行和收錄？

4.沒有萬能的解決方案，好的做法是組合以下工具：noindex，follow；canonical；robots文件；nofollow；ajax/js.

5.設(shè)計解決方案的前提是對鏈接權(quán)重和爬蟲資源有個優(yōu)先級的判斷。

1 架構(gòu)演化

大型網(wǎng)站的關(guān)注指標(biāo)

高可用

高性能

易擴(kuò)展

可伸縮

安全

大型網(wǎng)站的特點(diǎn)

高并發(fā)，大流量

高可用

海量數(shù)據(jù)

用戶分布廣泛，網(wǎng)絡(luò)情況復(fù)雜

安全環(huán)境惡劣

需求快速變更，發(fā)布頻繁

漸進(jìn)式發(fā)展

大型網(wǎng)站架構(gòu)演化發(fā)展過程

初始階段，多使用LAMP來搭建，All In One即所有資源存放在一臺服務(wù)器上

應(yīng)用服務(wù)和數(shù)據(jù)服務(wù)分離，有獨(dú)立的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器

使用緩存改善網(wǎng)站性能（依據(jù)是二八定律：80%的業(yè)務(wù)訪問集中在20%的數(shù)據(jù)上）

這里需要考慮哪些數(shù)據(jù)適合緩存

緩存可以是本地緩存，也可以是遠(yuǎn)程分布式緩存

需要考慮使用合理的緩存策略，防止透傳

使用應(yīng)用服務(wù)器集群改善網(wǎng)站的并發(fā)處理能力

如果能通過增加一臺服務(wù)器的方式來改善負(fù)載壓力，就可以以同樣的方式持續(xù)增加服務(wù)器來不斷改善系統(tǒng)性能，從而實現(xiàn)系統(tǒng)的可伸縮性

這里需要考慮使用哪些負(fù)載均衡的策略

數(shù)據(jù)庫讀寫分離

可以利用主流數(shù)據(jù)庫提供的主從熱備功能，通過配置兩臺數(shù)據(jù)庫的主從關(guān)系，同時業(yè)內(nèi)也有很多優(yōu)秀的開源中間件如Atlas

緩存中的數(shù)據(jù)，如果更新過快，那么會持續(xù)刷新緩存，從而降低性能

使用反向代理和CDN加速網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)

CDN和反向代理的基本原理都是緩存

CDN部署在網(wǎng)絡(luò)提供商的機(jī)房，用戶在請求網(wǎng)絡(luò)服務(wù)時，可以從距離自己最近的網(wǎng)絡(luò)提供商機(jī)房獲取數(shù)據(jù)

反向代理部署在網(wǎng)站的中心機(jī)房，當(dāng)用戶的請求到達(dá)中心機(jī)房后，首先訪問的服務(wù)器是反向代理服務(wù)器，如果反向代理服務(wù)器中緩存著用戶請求的資源，那么就將其直接返回給用戶

CDN的重點(diǎn)：——《大型網(wǎng)站系統(tǒng)與Java中間件實踐》

全局調(diào)度

緩存技術(shù)

內(nèi)容分發(fā)

帶寬優(yōu)化

使用分布式文件系統(tǒng)和分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)

網(wǎng)站常用的數(shù)據(jù)庫拆分手段是業(yè)務(wù)分庫，即將不同業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)庫部署到不同的物理服務(wù)器上

使用NoSQL和搜索引擎

ES

MongoDB

業(yè)務(wù)拆分，使用分而治之的手段將整個網(wǎng)站業(yè)務(wù)分成不同的產(chǎn)品線

SOA、服務(wù)化

中心化的 gataway方式

消息隊列

不同服務(wù)訪問同一個DB等

這部分十分重要，道理很簡單，但是執(zhí)行起來的效果千差萬別。

當(dāng)下火熱的微服務(wù)，也是基于這種思想。

技術(shù)實現(xiàn)方式也有很多

分布式服務(wù)

大型網(wǎng)站架構(gòu)演化的價值觀

網(wǎng)站的價值在于它能為用戶提供什么價值，在于網(wǎng)站能做什么，而不在于它是怎么做的。因此對于小型網(wǎng)站來說，最需要做的是位用戶提供好的服務(wù)來創(chuàng)造價值，得到用戶的認(rèn)可，從而活下去，野蠻生長。

大型網(wǎng)站架構(gòu)技術(shù)的核心價值是隨網(wǎng)站所需靈活應(yīng)對， 它是一個演化的過程

驅(qū)動大型網(wǎng)站技術(shù)發(fā)展的主要力量是網(wǎng)站的業(yè)務(wù)發(fā)展，是業(yè)務(wù)成就了技術(shù)，而不是相反。因此要摒棄為了技術(shù)而技術(shù)的套路

網(wǎng)站架構(gòu)設(shè)計誤區(qū)

一味追求大公司的解決方案

為了技術(shù)而技術(shù)

企圖用技術(shù)解決所有問題

2 架構(gòu)模式

分層，這是在橫向方向?qū)ο到y(tǒng)進(jìn)行切分

分層的挑戰(zhàn)在于必須合理規(guī)劃層次邊界和接口

分層包括物理分層和邏輯分層兩種

分割，這是在縱向方向?qū)ο到y(tǒng)進(jìn)行切分

將不同的功能和服務(wù)分割開來，包裝秤高內(nèi)聚低耦合的模塊單元

分布式

1） 分布式應(yīng)用和服務(wù)；

2） 分布式靜態(tài)資源；

3） 分布式數(shù)據(jù)和存儲；

4） 分布式計算；

5） 分布式配置、分布式鎖、分布式文件系統(tǒng)。。。

1） 分布式意味著服務(wù)調(diào)用必須通過網(wǎng)絡(luò)，需要考慮帶寬的影響；

2） 服務(wù)器越多，宕機(jī)的概率越大

分層和分割的目的在于小模塊便于分布式部署

帶來的問題：

常用的分布式方案：

集群，即多臺服務(wù)器部署相同的應(yīng)用，從而構(gòu)成一個集群，通過負(fù)載均衡設(shè)備共同對外提供服務(wù)

即使訪問量很小的分布式應(yīng)用和服務(wù)，也至少要部署到兩臺服務(wù)器來構(gòu)成一個小集群，這樣可以提高系統(tǒng)的可用性

緩存，即將數(shù)據(jù)放在距離計算最近的位置以加快處理速度

CDN

反向代理

本地緩存

分布式緩存

異步，業(yè)務(wù)之間的消息傳遞不是同步調(diào)用，而是將一個業(yè)務(wù)操作分成多個階段，每個階段之間通過共享數(shù)據(jù)的方法異步進(jìn)行協(xié)作

1） 提高系統(tǒng)可用性；

2） 加快網(wǎng)站響應(yīng)速度；

3） 消除并發(fā)訪問高峰

通常需要使用消息隊列

帶來的好處：

冗余

集群帶來的必然結(jié)果

安全需求的必然結(jié)果

自動化，DevOps思維，盡量減少人工干預(yù)

自動化發(fā)布

自動化代碼管理

自動化測試

自動化安全監(jiān)測

自動化部署

自動化監(jiān)控

自動化報警

自動化失效轉(zhuǎn)移、恢復(fù)

自動化分配資源

......

安全

3 大型網(wǎng)站核心架構(gòu)要素

性能

一個性能問題可能會導(dǎo)致網(wǎng)站用戶嚴(yán)重流失

衡量性能的指標(biāo)：響應(yīng)時間、TPS、系統(tǒng)性能計數(shù)器等

可用性

沒有網(wǎng)站可以完美的7*24運(yùn)行

網(wǎng)站高可用結(jié)構(gòu)的前提是必然會出現(xiàn)服務(wù)器宕機(jī)，兒高可用設(shè)計的目標(biāo)是當(dāng)服務(wù)器宕機(jī)時，服務(wù)或者應(yīng)用依然可用

必要的手段是集群，即冗余

伸縮性，即通過不斷向集群中加入服務(wù)器的手段來環(huán)節(jié)不斷上升的用戶并發(fā)訪問壓力和不斷增長的數(shù)據(jù)存儲需求

衡量標(biāo)準(zhǔn)：是否可以構(gòu)建集群；是否可以方便的向集群中添加新的服務(wù)器

擴(kuò)展性，直接關(guān)注網(wǎng)站的功能，保證可以快速響應(yīng)需求變更

衡量標(biāo)準(zhǔn)： 網(wǎng)站增加新的業(yè)務(wù)產(chǎn)品時，是否對現(xiàn)有業(yè)務(wù)透明無影響

安全性

衡量標(biāo)準(zhǔn)： 針對現(xiàn)存和潛在的各種攻擊和竊密手段，是否可以有效的應(yīng)對

4 瞬時響應(yīng) - 網(wǎng)站的高性能架構(gòu)

不同視角下的網(wǎng)站性能

用戶視角

主要是端到端的感覺

主要通過前段優(yōu)化的手段來提升用戶體驗

開發(fā)人員視角

主要關(guān)注應(yīng)用程序本身以及相關(guān)子系統(tǒng)的性能，包括響應(yīng)延遲、系統(tǒng)吞吐量、并發(fā)處理能力、系統(tǒng)穩(wěn)定性等

主要優(yōu)化手段： 使用緩存加速數(shù)據(jù)讀取、使用集群提高吞吐能力、使用異步消息加快請求響應(yīng)、使用代碼優(yōu)化提升程序性能

運(yùn)維人員視角

主要關(guān)注基礎(chǔ)設(shè)施性能和資源利用率

主要優(yōu)化手段： 建設(shè)優(yōu)化骨干網(wǎng)、使用高性價比定制服務(wù)器、利用虛擬化技術(shù)優(yōu)化資源利用率

性能測試指標(biāo)

響應(yīng)時間，即應(yīng)用執(zhí)行一個操作需要的時間，包括從發(fā)出請求開始到收到最后響應(yīng)數(shù)據(jù)所需要的時間

并發(fā)數(shù)，即系統(tǒng)能夠同時處理的請求的數(shù)目，也反映了系統(tǒng)的負(fù)載特性

吞吐量，即單位時間內(nèi)系統(tǒng)處理的請求數(shù)量，體現(xiàn)系統(tǒng)的整理處理能力

性能計數(shù)器， 描述服務(wù)器或者操作系統(tǒng)性能的一些數(shù)據(jù)指標(biāo)

性能測試方法

性能測試，以系統(tǒng)設(shè)計初期規(guī)劃的性能指標(biāo)為預(yù)期目標(biāo)，對系統(tǒng)不斷增壓，驗證系統(tǒng)在資源可接受范圍內(nèi)，是否能達(dá)到性能預(yù)期

負(fù)載測試，對系統(tǒng)不斷的增加并發(fā)請求，知道系統(tǒng)的某項或者多項性能指標(biāo)達(dá)到安全臨界值

壓力測試，超過安全負(fù)載的情況下，繼續(xù)對系統(tǒng)增壓，直到系統(tǒng)崩潰或者不能再處理任何請求

穩(wěn)定性測試，在特定硬件、軟件、網(wǎng)絡(luò)情況下，給系統(tǒng)加載一定壓力，是系統(tǒng)運(yùn)行較長一段時間，來觀察系統(tǒng)是否穩(wěn)定

Web前端優(yōu)化

瀏覽器訪問優(yōu)化

減少http請求

使用瀏覽器緩存

啟用壓縮

CSS放在頁面最上面，JavaScript放在頁面最下面

減少Cookie傳輸

CDN加速

反向代理

應(yīng)用服務(wù)器性能優(yōu)化

分布式緩存

一般會使用消息隊列，帶來的額外好處是會削平峰值

1）不同的緩存服務(wù)器之間進(jìn)行通信，例如JBoss Cache；

2）不同緩存服務(wù)器之間不進(jìn)行通信，例如Memcached

緩存從本質(zhì)上來說，就是一個內(nèi)存hash表

緩存需要緩存那些讀寫比很高、很少變化的數(shù)據(jù)，一般來說讀寫比在2:1以上時，緩存才有意義

應(yīng)用程序讀取數(shù)據(jù)時，首先到緩存中讀取，如果緩存不存在或者已失效，再訪問數(shù)據(jù)庫，同時將新的數(shù)據(jù)放入緩存

緩存也需要注意緩存熱點(diǎn)數(shù)據(jù)

緩存預(yù)熱，在新啟動的緩存系統(tǒng)中，在啟動時就加載熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，這樣啟動后就可以直接使用

緩存穿透， 應(yīng)用持續(xù)大量訪問不存在的數(shù)據(jù)，因為這類數(shù)據(jù)不存在于緩存中，因此會大量訪問數(shù)據(jù)庫，從而降低性能

對于分布式緩存來說，目前有兩類：

異步操作

使用集群

代碼優(yōu)化

多線程

1） 將對象設(shè)計成無狀態(tài)對象；

2） 使用局部對象；

3） 并發(fā)訪問資源時使用鎖

需要注意線程安全問題，方法：

資源復(fù)用

主要是單例和資源池（對象池）

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，選擇合適的算法

垃圾回收

合理設(shè)置垃圾回收策略

存儲性能優(yōu)化

機(jī)械硬盤 vs 固態(tài)硬盤

B+樹 vs LSM樹

RAID vs HDFS

5 萬無一失 - 網(wǎng)站的高可用架構(gòu)

網(wǎng)站可用性度量

網(wǎng)站不可用時間 = 故障修復(fù)時間點(diǎn) - 故障發(fā)現(xiàn)時間點(diǎn)

網(wǎng)站年度可用性指標(biāo) = （1 - 網(wǎng)站不可用時間/年度總時間）* 100%

一般以幾個9來表示，2個9是基本可用，網(wǎng)站年度不可用時間小于88小時；3個9是較高可用，網(wǎng)站年度不可用時間小于9小時；4個9是具有自動恢復(fù)能力的高可用，網(wǎng)站年度不可用時間小于53分鐘；5個9是極高可用性，網(wǎng)站年度不可用時間小于5分鐘

網(wǎng)站高可用架構(gòu)的設(shè)計目標(biāo)是保證服務(wù)器硬件故障時服務(wù)依然可用、數(shù)據(jù)依然保存并能夠被訪問

網(wǎng)站高可用架構(gòu)的主要手段：數(shù)據(jù)和服務(wù)的冗余備份以及失效轉(zhuǎn)移，一旦服務(wù)器宕機(jī)，就將服務(wù)切換至其他可用的服務(wù)器上。

高可用的應(yīng)用

無狀態(tài)應(yīng)用： 應(yīng)用服務(wù)器不保存業(yè)務(wù)的上下文信息，而僅根據(jù)每次請求提交的數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的業(yè)務(wù)邏輯處理，多個服務(wù)實例之間完全對等，請求提交到任何一個服務(wù)器上，處理的結(jié)構(gòu)都是相同的。

通過負(fù)載均衡進(jìn)行無狀態(tài)服務(wù)的失效轉(zhuǎn)移

負(fù)載均衡： 主要使用在業(yè)務(wù)量和數(shù)據(jù)量較高的情況下，當(dāng)單臺服務(wù)器不足以承擔(dān)所有的負(fù)載壓力時，通過負(fù)載均衡手段，將流量和數(shù)據(jù)分?jǐn)偟揭粋€集群組成的多臺服務(wù)器上， 以提升整體的負(fù)載處理能力

應(yīng)用服務(wù)器集群的Session管理

Session復(fù)制

Session綁定

利用Cookie記錄Session

Session服務(wù)器

高可用的服務(wù)

分級管理

核心服務(wù)與非核心服務(wù)隔離

核心服務(wù)優(yōu)先使用高性能服務(wù)器

超時設(shè)置

異步調(diào)用

必須滿足可以使用異步調(diào)用方式

服務(wù)降級

冪等性設(shè)計

服務(wù)高可用（高可靠）一直是美團(tuán)外賣的第一要求，為了提高可用性，做了很多策略，包括并不限于上文提出的各種架構(gòu)設(shè)計方案。

其實造成線上問題的很大一部分原因是由于發(fā)版造成的，也體現(xiàn)出了SOP的重要性。

關(guān)于降級與依賴隔離，可以考慮采用Hystrix實現(xiàn)自動降級與依賴隔離 。

高可用的數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)一旦出現(xiàn)問題，對于網(wǎng)站往往是毀滅性的打擊，因此保護(hù)網(wǎng)站的數(shù)據(jù)就是保護(hù)企業(yè)的命脈。

主要手段：數(shù)據(jù)備份和失效轉(zhuǎn)移

緩存服務(wù)高可用

觀點(diǎn)一：緩存服務(wù)已經(jīng)承擔(dān)了業(yè)務(wù)中絕大多數(shù)的數(shù)據(jù)讀取訪問，因此需要同樣保證高可用

觀點(diǎn)二：緩存服務(wù)并不是數(shù)據(jù)存儲服務(wù)，出現(xiàn)服務(wù)不可用導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失應(yīng)從別的手段解決，而不是提高緩存服務(wù)本身高可用

緩存服務(wù)器集群中單機(jī)故障，集群規(guī)模較大時，數(shù)據(jù)丟失比例和數(shù)據(jù)負(fù)載壓力影響很小。

CAP原理： 一個提供數(shù)據(jù)服務(wù)的存儲系統(tǒng)無法同時滿足數(shù)據(jù)一致性（Consistency）、數(shù)據(jù)可用性（Availibility）、分區(qū)耐受性（Parition Tolerance）這三個條件

數(shù)據(jù)高可用含義：

副本間數(shù)據(jù)一致

多個副本可讀

同時寫入數(shù)據(jù)副本

1）數(shù)據(jù)持久性

2）數(shù)據(jù)可訪問性

3）數(shù)據(jù)一致性

數(shù)據(jù)一致性分類：

1） 數(shù)據(jù)強(qiáng)一致；

2） 數(shù)據(jù)用戶一致；

3） 數(shù)據(jù)最終一致

數(shù)據(jù)備份

1） 異步熱備；

2） 同步熱備

冷備的優(yōu)點(diǎn)是簡單和廉價，成本和技術(shù)難度較低，缺點(diǎn)是不能保證數(shù)據(jù)最終一致

熱備分為兩種：

失效轉(zhuǎn)移

1） 心跳檢測（Keepalived、Heartbeat）；

2） 應(yīng)用程序訪問失敗報告

失效確認(rèn)：

訪問轉(zhuǎn)移

數(shù)據(jù)恢復(fù)

高可用網(wǎng)站的軟件質(zhì)量保證

網(wǎng)站發(fā)布，它的過程和服務(wù)器宕機(jī)效果箱單，其對系統(tǒng)可用性的影響也 類似

一般采取批量更新的方式進(jìn)行，不會一次關(guān)掉集群中的全部服務(wù)器

自動化測試

一般使用Selenium來進(jìn)行測試

預(yù)發(fā)布驗證

預(yù)發(fā)布服務(wù)器是一種特殊用途的服務(wù)器，它和線上的正式服務(wù)器唯一的區(qū)別是沒有配置在負(fù)載均衡服務(wù)器上，外部用戶無法訪問

代碼控制

主干開發(fā)，分支發(fā)布

分支開發(fā)，主干發(fā)布，這是目前使用的主流方式

自動化發(fā)布

火車模型：將每個應(yīng)用的發(fā)布過程看做一次火車旅程，火車定點(diǎn)運(yùn)行，期間有若干站點(diǎn)，每一站都進(jìn)行例行檢查，不通過的項目下車，通過的項目繼續(xù)坐著火車旅行，直到火車到達(dá)終點(diǎn)。

實際中，可能所有項目在途中都下車了，這樣火車不得不回到原點(diǎn)，等待?...

1 架構(gòu)演化

大型網(wǎng)站的關(guān)注指標(biāo)

高可用

高性能

易擴(kuò)展

可伸縮

安全

大型網(wǎng)站的特點(diǎn)

高并發(fā)，大流量

高可用

海量數(shù)據(jù)

用戶分布廣泛，網(wǎng)絡(luò)情況復(fù)雜

安全環(huán)境惡劣

需求快速變更，發(fā)布頻繁

漸進(jìn)式發(fā)展

大型網(wǎng)站架構(gòu)演化發(fā)展過程

初始階段，多使用LAMP來搭建，All In One即所有資源存放在一臺服務(wù)器上

應(yīng)用服務(wù)和數(shù)據(jù)服務(wù)分離，有獨(dú)立的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器

使用緩存改善網(wǎng)站性能（依據(jù)是二八定律：80%的業(yè)務(wù)訪問集中在20%的數(shù)據(jù)上）

這里需要考慮哪些數(shù)據(jù)適合緩存

緩存可以是本地緩存，也可以是遠(yuǎn)程分布式緩存

需要考慮使用合理的緩存策略，防止透傳

使用應(yīng)用服務(wù)器集群改善網(wǎng)站的并發(fā)處理能力

如果能通過增加一臺服務(wù)器的方式來改善負(fù)載壓力，就可以以同樣的方式持續(xù)增加服務(wù)器來不斷改善系統(tǒng)性能，從而實現(xiàn)系統(tǒng)的可伸縮性

這里需要考慮使用哪些負(fù)載均衡的策略

數(shù)據(jù)庫讀寫分離

可以利用主流數(shù)據(jù)庫提供的主從熱備功能，通過配置兩臺數(shù)據(jù)庫的主從關(guān)系，同時業(yè)內(nèi)也有很多優(yōu)秀的開源中間件如Atlas

緩存中的數(shù)據(jù)，如果更新過快，那么會持續(xù)刷新緩存，從而降低性能

使用反向代理和CDN加速網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)

CDN和反向代理的基本原理都是緩存

CDN部署在網(wǎng)絡(luò)提供商的機(jī)房，用戶在請求網(wǎng)絡(luò)服務(wù)時，可以從距離自己最近的網(wǎng)絡(luò)提供商機(jī)房獲取數(shù)據(jù)

反向代理部署在網(wǎng)站的中心機(jī)房，當(dāng)用戶的請求到達(dá)中心機(jī)房后，首先訪問的服務(wù)器是反向代理服務(wù)器，如果反向代理服務(wù)器中緩存著用戶請求的資源，那么就將其直接返回給用戶

CDN的重點(diǎn)：——《大型網(wǎng)站系統(tǒng)與Java中間件實踐》

全局調(diào)度

緩存技術(shù)

內(nèi)容分發(fā)

帶寬優(yōu)化

使用分布式文件系統(tǒng)和分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)

網(wǎng)站常用的數(shù)據(jù)庫拆分手段是業(yè)務(wù)分庫，即將不同業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)庫部署到不同的物理服務(wù)器上

使用NoSQL和搜索引擎

ES

MongoDB

業(yè)務(wù)拆分，使用分而治之的手段將整個網(wǎng)站業(yè)務(wù)分成不同的產(chǎn)品線

SOA、服務(wù)化

中心化的 gataway方式

消息隊列

不同服務(wù)訪問同一個DB等

這部分十分重要，道理很簡單，但是執(zhí)行起來的效果千差萬別。

當(dāng)下火熱的微服務(wù)，也是基于這種思想。

技術(shù)實現(xiàn)方式也有很多

分布式服務(wù)

大型網(wǎng)站架構(gòu)演化的價值觀

網(wǎng)站的價值在于它能為用戶提供什么價值，在于網(wǎng)站能做什么，而不在于它是怎么做的。因此對于小型網(wǎng)站來說，最需要做的是位用戶提供好的服務(wù)來創(chuàng)造價值，得到用戶的認(rèn)可，從而活下去，野蠻生長。

大型網(wǎng)站架構(gòu)技術(shù)的核心價值是隨網(wǎng)站所需靈活應(yīng)對， 它是一個演化的過程

驅(qū)動大型網(wǎng)站技術(shù)發(fā)展的主要力量是網(wǎng)站的業(yè)務(wù)發(fā)展，是業(yè)務(wù)成就了技術(shù)，而不是相反。因此要摒棄為了技術(shù)而技術(shù)的套路

網(wǎng)站架構(gòu)設(shè)計誤區(qū)

一味追求大公司的解決方案

為了技術(shù)而技術(shù)

企圖用技術(shù)解決所有問題

2 架構(gòu)模式

分層，這是在橫向方向?qū)ο到y(tǒng)進(jìn)行切分

分層的挑戰(zhàn)在于必須合理規(guī)劃層次邊界和接口

分層包括物理分層和邏輯分層兩種

分割，這是在縱向方向?qū)ο到y(tǒng)進(jìn)行切分

將不同的功能和服務(wù)分割開來，包裝秤高內(nèi)聚低耦合的模塊單元

分布式

1） 分布式應(yīng)用和服務(wù)；

2） 分布式靜態(tài)資源；

3） 分布式數(shù)據(jù)和存儲；

4） 分布式計算；

5） 分布式配置、分布式鎖、分布式文件系統(tǒng)。。。

1） 分布式意味著服務(wù)調(diào)用必須通過網(wǎng)絡(luò)，需要考慮帶寬的影響；

2） 服務(wù)器越多，宕機(jī)的概率越大

分層和分割的目的在于小模塊便于分布式部署

帶來的問題：

常用的分布式方案：

集群，即多臺服務(wù)器部署相同的應(yīng)用，從而構(gòu)成一個集群，通過負(fù)載均衡設(shè)備共同對外提供服務(wù)

即使訪問量很小的分布式應(yīng)用和服務(wù)，也至少要部署到兩臺服務(wù)器來構(gòu)成一個小集群，這樣可以提高系統(tǒng)的可用性

緩存，即將數(shù)據(jù)放在距離計算最近的位置以加快處理速度

CDN

反向代理

本地緩存

分布式緩存

異步，業(yè)務(wù)之間的消息傳遞不是同步調(diào)用，而是將一個業(yè)務(wù)操作分成多個階段，每個階段之間通過共享數(shù)據(jù)的方法異步進(jìn)行協(xié)作

1） 提高系統(tǒng)可用性；

2） 加快網(wǎng)站響應(yīng)速度；

3） 消除并發(fā)訪問高峰

通常需要使用消息隊列

帶來的好處：

冗余

集群帶來的必然結(jié)果

安全需求的必然結(jié)果

自動化，DevOps思維，盡量減少人工干預(yù)

自動化發(fā)布

自動化代碼管理

自動化測試

自動化安全監(jiān)測

自動化部署

自動化監(jiān)控

自動化報警

自動化失效轉(zhuǎn)移、恢復(fù)

自動化分配資源

......

安全

3 大型網(wǎng)站核心架構(gòu)要素

性能

一個性能問題可能會導(dǎo)致網(wǎng)站用戶嚴(yán)重流失

衡量性能的指標(biāo)：響應(yīng)時間、TPS、系統(tǒng)性能計數(shù)器等

可用性

沒有網(wǎng)站可以完美的7*24運(yùn)行

網(wǎng)站高可用結(jié)構(gòu)的前提是必然會出現(xiàn)服務(wù)器宕機(jī)，兒高可用設(shè)計的目標(biāo)是當(dāng)服務(wù)器宕機(jī)時，服務(wù)或者應(yīng)用依然可用

必要的手段是集群，即冗余

伸縮性，即通過不斷向集群中加入服務(wù)器的手段來環(huán)節(jié)不斷上升的用戶并發(fā)訪問壓力和不斷增長的數(shù)據(jù)存儲需求

衡量標(biāo)準(zhǔn)：是否可以構(gòu)建集群；是否可以方便的向集群中添加新的服務(wù)器

擴(kuò)展性，直接關(guān)注網(wǎng)站的功能，保證可以快速響應(yīng)需求變更

衡量標(biāo)準(zhǔn)： 網(wǎng)站增加新的業(yè)務(wù)產(chǎn)品時，是否對現(xiàn)有業(yè)務(wù)透明無影響

安全性

衡量標(biāo)準(zhǔn)： 針對現(xiàn)存和潛在的各種攻擊和竊密手段，是否可以有效的應(yīng)對

4 瞬時響應(yīng) - 網(wǎng)站的高性能架構(gòu)

不同視角下的網(wǎng)站性能

用戶視角

主要是端到端的感覺

主要通過前段優(yōu)化的手段來提升用戶體驗

開發(fā)人員視角

主要關(guān)注應(yīng)用程序本身以及相關(guān)子系統(tǒng)的性能，包括響應(yīng)延遲、系統(tǒng)吞吐量、并發(fā)處理能力、系統(tǒng)穩(wěn)定性等

主要優(yōu)化手段： 使用緩存加速數(shù)據(jù)讀取、使用集群提高吞吐能力、使用異步消息加快請求響應(yīng)、使用代碼優(yōu)化提升程序性能

運(yùn)維人員視角

主要關(guān)注基礎(chǔ)設(shè)施性能和資源利用率

主要優(yōu)化手段： 建設(shè)優(yōu)化骨干網(wǎng)、使用高性價比定制服務(wù)器、利用虛擬化技術(shù)優(yōu)化資源利用率

性能測試指標(biāo)

響應(yīng)時間，即應(yīng)用執(zhí)行一個操作需要的時間，包括從發(fā)出請求開始到收到最后響應(yīng)數(shù)據(jù)所需要的時間

并發(fā)數(shù)，即系統(tǒng)能夠同時處理的請求的數(shù)目，也反映了系統(tǒng)的負(fù)載特性

吞吐量，即單位時間內(nèi)系統(tǒng)處理的請求數(shù)量，體現(xiàn)系統(tǒng)的整理處理能力

性能計數(shù)器， 描述服務(wù)器或者操作系統(tǒng)性能的一些數(shù)據(jù)指標(biāo)

性能測試方法

性能測試，以系統(tǒng)設(shè)計初期規(guī)劃的性能指標(biāo)為預(yù)期目標(biāo)，對系統(tǒng)不斷增壓，驗證系統(tǒng)在資源可接受范圍內(nèi)，是否能達(dá)到性能預(yù)期

負(fù)載測試，對系統(tǒng)不斷的增加并發(fā)請求，知道系統(tǒng)的某項或者多項性能指標(biāo)達(dá)到安全臨界值

壓力測試，超過安全負(fù)載的情況下，繼續(xù)對系統(tǒng)增壓，直到系統(tǒng)崩潰或者不能再處理任何請求

穩(wěn)定性測試，在特定硬件、軟件、網(wǎng)絡(luò)情況下，給系統(tǒng)加載一定壓力，是系統(tǒng)運(yùn)行較長一段時間，來觀察系統(tǒng)是否穩(wěn)定

Web前端優(yōu)化

瀏覽器訪問優(yōu)化

減少http請求

使用瀏覽器緩存

啟用壓縮

CSS放在頁面最上面，JavaScript放在頁面最下面

減少Cookie傳輸

CDN加速

反向代理

應(yīng)用服務(wù)器性能優(yōu)化

分布式緩存

一般會使用消息隊列，帶來的額外好處是會削平峰值

1）不同的緩存服務(wù)器之間進(jìn)行通信，例如JBoss Cache；

2）不同緩存服務(wù)器之間不進(jìn)行通信，例如Memcached

緩存從本質(zhì)上來說，就是一個內(nèi)存hash表

緩存需要緩存那些讀寫比很高、很少變化的數(shù)據(jù)，一般來說讀寫比在2:1以上時，緩存才有意義

應(yīng)用程序讀取數(shù)據(jù)時，首先到緩存中讀取，如果緩存不存在或者已失效，再訪問數(shù)據(jù)庫，同時將新的數(shù)據(jù)放入緩存

緩存也需要注意緩存熱點(diǎn)數(shù)據(jù)

緩存預(yù)熱，在新啟動的緩存系統(tǒng)中，在啟動時就加載熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，這樣啟動后就可以直接使用

緩存穿透， 應(yīng)用持續(xù)大量訪問不存在的數(shù)據(jù)，因為這類數(shù)據(jù)不存在于緩存中，因此會大量訪問數(shù)據(jù)庫，從而降低性能

對于分布式緩存來說，目前有兩類：

異步操作

使用集群

代碼優(yōu)化

多線程

1） 將對象設(shè)計成無狀態(tài)對象；

2） 使用局部對象；

3） 并發(fā)訪問資源時使用鎖

需要注意線程安全問題，方法：

資源復(fù)用

主要是單例和資源池（對象池）

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，選擇合適的算法

垃圾回收

合理設(shè)置垃圾回收策略

存儲性能優(yōu)化

機(jī)械硬盤 vs 固態(tài)硬盤

B+樹 vs LSM樹

RAID vs HDFS

5 萬無一失 - 網(wǎng)站的高可用架構(gòu)

網(wǎng)站可用性度量

網(wǎng)站不可用時間 = 故障修復(fù)時間點(diǎn) - 故障發(fā)現(xiàn)時間點(diǎn)

網(wǎng)站年度可用性指標(biāo) = （1 - 網(wǎng)站不可用時間/年度總時間）* 100%

一般以幾個9來表示，2個9是基本可用，網(wǎng)站年度不可用時間小于88小時；3個9是較高可用，網(wǎng)站年度不可用時間小于9小時；4個9是具有自動恢復(fù)能力的高可用，網(wǎng)站年度不可用時間小于53分鐘；5個9是極高可用性，網(wǎng)站年度不可用時間小于5分鐘

網(wǎng)站高可用架構(gòu)的設(shè)計目標(biāo)是保證服務(wù)器硬件故障時服務(wù)依然可用、數(shù)據(jù)依然保存并能夠被訪問

網(wǎng)站高可用架構(gòu)的主要手段：數(shù)據(jù)和服務(wù)的冗余備份以及失效轉(zhuǎn)移，一旦服務(wù)器宕機(jī)，就將服務(wù)切換至其他可用的服務(wù)器上。

高可用的應(yīng)用

無狀態(tài)應(yīng)用： 應(yīng)用服務(wù)器不保存業(yè)務(wù)的上下文信息，而僅根據(jù)每次請求提交的數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的業(yè)務(wù)邏輯處理，多個服務(wù)實例之間完全對等，請求提交到任何一個服務(wù)器上，處理的結(jié)構(gòu)都是相同的。

通過負(fù)載均衡進(jìn)行無狀態(tài)服務(wù)的失效轉(zhuǎn)移

負(fù)載均衡： 主要使用在業(yè)務(wù)量和數(shù)據(jù)量較高的情況下，當(dāng)單臺服務(wù)器不足以承擔(dān)所有的負(fù)載壓力時，通過負(fù)載均衡手段，將流量和數(shù)據(jù)分?jǐn)偟揭粋€集群組成的多臺服務(wù)器上， 以提升整體的負(fù)載處理能力

應(yīng)用服務(wù)器集群的Session管理

Session復(fù)制

Session綁定

利用Cookie記錄Session

Session服務(wù)器

高可用的服務(wù)

分級管理

核心服務(wù)與非核心服務(wù)隔離

核心服務(wù)優(yōu)先使用高性能服務(wù)器

超時設(shè)置

異步調(diào)用

必須滿足可以使用異步調(diào)用方式

服務(wù)降級

冪等性設(shè)計

服務(wù)高可用（高可靠）一直是美團(tuán)外賣的第一要求，為了提高可用性，做了很多策略，包括并不限于上文提出的各種架構(gòu)設(shè)計方案。

其實造成線上問題的很大一部分原因是由于發(fā)版造成的，也體現(xiàn)出了SOP的重要性。

關(guān)于降級與依賴隔離，可以考慮采用Hystrix實現(xiàn)自動降級與依賴隔離 。

高可用的數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)一旦出現(xiàn)問題，對于網(wǎng)站往往是毀滅性的打擊，因此保護(hù)網(wǎng)站的數(shù)據(jù)就是保護(hù)企業(yè)的命脈。

主要手段：數(shù)據(jù)備份和失效轉(zhuǎn)移

緩存服務(wù)高可用

觀點(diǎn)一：緩存服務(wù)已經(jīng)承擔(dān)了業(yè)務(wù)中絕大多數(shù)的數(shù)據(jù)讀取訪問，因此需要同樣保證高可用

觀點(diǎn)二：緩存服務(wù)并不是數(shù)據(jù)存儲服務(wù)，出現(xiàn)服務(wù)不可用導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失應(yīng)從別的手段解決，而不是提高緩存服務(wù)本身高可用

緩存服務(wù)器集群中單機(jī)故障，集群規(guī)模較大時，數(shù)據(jù)丟失比例和數(shù)據(jù)負(fù)載壓力影響很小。

CAP原理： 一個提供數(shù)據(jù)服務(wù)的存儲系統(tǒng)無法同時滿足數(shù)據(jù)一致性（Consistency）、數(shù)據(jù)可用性（Availibility）、分區(qū)耐受性（Parition Tolerance）這三個條件

數(shù)據(jù)高可用含義：

副本間數(shù)據(jù)一致

多個副本可讀

同時寫入數(shù)據(jù)副本

1）數(shù)據(jù)持久性

2）數(shù)據(jù)可訪問性

3）數(shù)據(jù)一致性

數(shù)據(jù)一致性分類：

1） 數(shù)據(jù)強(qiáng)一致；

2） 數(shù)據(jù)用戶一致；

3） 數(shù)據(jù)最終一致

數(shù)據(jù)備份

1） 異步熱備；

2） 同步熱備

冷備的優(yōu)點(diǎn)是簡單和廉價，成本和技術(shù)難度較低，缺點(diǎn)是不能保證數(shù)據(jù)最終一致

熱備分為兩種：

失效轉(zhuǎn)移

1） 心跳檢測（Keepalived、Heartbeat）；

2） 應(yīng)用程序訪問失敗報告

失效確認(rèn)：

訪問轉(zhuǎn)移

數(shù)據(jù)恢復(fù)

高可用網(wǎng)站的軟件質(zhì)量保證

網(wǎng)站發(fā)布，它的過程和服務(wù)器宕機(jī)效果箱單，其對系統(tǒng)可用性的影響也 類似

一般采取批量更新的方式進(jìn)行，不會一次關(guān)掉集群中的全部服務(wù)器

自動化測試

一般使用Selenium來進(jìn)行測試

預(yù)發(fā)布驗證

預(yù)發(fā)布服務(wù)器是一種特殊用途的服務(wù)器，它和線上的正式服務(wù)器唯一的區(qū)別是沒有配置在負(fù)載均衡服務(wù)器上，外部用戶無法訪問

代碼控制

主干開發(fā)，分支發(fā)布

分支開發(fā)，主干發(fā)布，這是目前使用的主流方式

自動化發(fā)布

火車模型：將每個應(yīng)用的發(fā)布過程看做一次火車旅程，火車定點(diǎn)運(yùn)行，期間有若干站點(diǎn)，每一站都進(jìn)行例行檢查，不通過的項目下車，通過的項目繼續(xù)坐著火車旅行，直到火車到達(dá)終點(diǎn)。

實際中，可能所有項目在途中都下車了，這樣火車不得不回到原點(diǎn)，等待?...